論文の概要: Federated Graph Learning for EV Charging Demand Forecasting with Personalization Against Cyberattacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00742v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 05:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 20:52:21.451834
• Title: Federated Graph Learning for EV Charging Demand Forecasting with Personalization Against Cyberattacks
• Title（参考訳）: サイバー攻撃に対するパーソナライズによるEV需要予測のためのフェデレーショングラフ学習
• Authors: Yi Li, Renyou Xie, Chaojie Li, Yi Wang, Zhaoyang Dong,
• Abstract要約: 電気自動車(EV)の充電需要予測におけるサイバーセキュリティリスクの軽減は、集合EV充電の安全運用、電力グリッドの安定性、コスト効率のよいインフラ拡張において重要な役割を担っている。 既存の方法は、データのプライバシー問題とサイバー攻撃への感受性に悩まされるか、異なるステーション間の空間的相関を考慮できないかのいずれかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.83349306361658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mitigating cybersecurity risk in electric vehicle (EV) charging demand forecasting plays a crucial role in the safe operation of collective EV chargings, the stability of the power grid, and the cost-effective infrastructure expansion. However, existing methods either suffer from the data privacy issue and the susceptibility to cyberattacks or fail to consider the spatial correlation among different stations. To address these challenges, a federated graph learning approach involving multiple charging stations is proposed to collaboratively train a more generalized deep learning model for demand forecasting while capturing spatial correlations among various stations and enhancing robustness against potential attacks. Firstly, for better model performance, a Graph Neural Network (GNN) model is leveraged to characterize the geographic correlation among different charging stations in a federated manner. Secondly, to ensure robustness and deal with the data heterogeneity in a federated setting, a message passing that utilizes a global attention mechanism to aggregate personalized models for each client is proposed. Thirdly, by concerning cyberattacks, a special credit-based function is designed to mitigate potential threats from malicious clients or unwanted attacks. Extensive experiments on a public EV charging dataset are conducted using various deep learning techniques and federated learning methods to demonstrate the prediction accuracy and robustness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の充電需要予測におけるサイバーセキュリティリスクの軽減は、集合EV充電の安全運用、電力グリッドの安定性、コスト効率のよいインフラ拡張において重要な役割を担っている。 しかし、既存の手法は、データのプライバシー問題とサイバー攻撃への感受性に悩まされるか、異なるステーション間の空間的相関を考慮できないかのいずれかである。 これらの課題に対処するために、複数の充電ステーションを含む連合グラフ学習手法を提案し、様々なステーション間の空間的相関を捉え、潜在的攻撃に対する堅牢性を高めながら、需要予測のためのより一般化されたディープラーニングモデルを協調的に訓練する。 まず、モデルの性能向上のために、グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いて、異なる充電ステーション間の地理的相関をフェデレートした方法で特徴付ける。 次に、フェデレーション設定におけるロバスト性を確保し、データ不均一性に対処するため、クライアント毎にパーソナライズされたモデルを集約するグローバルアテンション機構を利用したメッセージパッシングを提案する。 第3に、サイバー攻撃に関して、悪意のあるクライアントや望ましくない攻撃からの潜在的な脅威を軽減するために、特別なクレジットカードベースの機能が設計されている。 提案手法の予測精度とロバスト性を示すために,様々なディープラーニング技術とフェデレーション学習手法を用いて,パブリックEV充電データセットの大規模な実験を行った。

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